En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, «
Exercice : Autour de la loi uniformeVariables aléatoires discrètes/Exercices/Autour de la loi uniforme », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.
Le but de cet exercice est de définir une nouvelle loi à partir de la loi uniforme .
Thomas attend devant un ascenseur qui dessert tous les étages entre le
a
{\displaystyle a}
-ième et le
b
{\displaystyle b}
-ième. Seulement, il n’est pas seul devant.
Thomas se pose la question suivante : quelle probabilité ai-je que mon étage soit le premier étage où l'ascenseur s'arrête ?
On considérera que
(
a
,
b
)
∈
N
∗
2
{\displaystyle (a,b)\in \mathbb {N} ^{*2}}
, et que
0
<
a
≤
b
{\displaystyle 0<a\leq b}
On considérera également qu’il se trouve devant l'ascenseur N personnes avec N > 0.
On notera
e
i
{\displaystyle e_{i}}
l'étage choisi par la personne i, et E l’ensemble des étages choisis par les individus
E
=
{
e
1
,
⋯
,
e
N
}
{\displaystyle E=\{e_{1},\cdots ,e_{N}\}}
.
Je ferai l'abus de notation suivant
F
=
{
a
,
a
+
1
,
⋯
,
b
−
1
,
b
}
=
[
a
,
b
]
{\displaystyle F=\{a,a+1,\cdots ,b-1,b\}=[a,b]}
.
De même, on fera les hypothèses suivantes :
une personne choisit aléatoirement et selon une loi uniforme son étage, c'est-à-dire
e
i
∼
U
(
[
a
,
b
]
)
{\displaystyle e_{i}\sim {\mathcal {U}}([a,b])}
;
les variables
e
i
{\displaystyle e_{i}}
sont indépendantes.
La question devient :
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
k
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=k)}
, avec
k
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle k\in [a,b]}
.
Les questions suivantes (hors application numérique) sont classées par ordre croissant de difficulté.
Calculer :
∀
i
∈
[
1
,
N
]
,
P
(
e
i
=
k
)
{\displaystyle \forall i\in [1,N],\mathbb {P} (e_{i}=k)}
Que vaut l’ensemble E lorsque
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
b
{\displaystyle \min(e_{i})_{i\in [1,N]}=b}
? En déduire
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
b
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=b)}
.
Calculer
P
(
e
i
≥
k
)
{\displaystyle \mathbb {P} (e_{i}\geq k)}
et en déduire
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k)}
.
Après avoir exprimé
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
k
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=k)}
en fonction de
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k)}
et
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
+
1
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k+1)}
, donner sa valeur.
Application numérique : l'ascenseur dessert tous les étages entre le premier et le dixième étage. Il y a dix personnes qui prennent l'ascenseur. Quelle est la probabilité que je sois le premier à descendre alors que je descend au sixième ?
Par hypothèse,
e
i
∼
U
(
[
a
,
b
]
)
{\displaystyle e_{i}\sim {\mathcal {U}}([a,b])}
donc
∀
i
∈
[
1
,
N
]
P
(
e
i
=
k
)
=
1
card
(
F
)
{\displaystyle \forall i\in [1,N]\quad \mathbb {P} (e_{i}=k)={\frac {1}{\operatorname {card} (F)}}}
.
Or
card
(
F
)
=
1
+
b
−
a
{\displaystyle \operatorname {card} (F)=1+b-a}
.
Finalement on obtient que :
∀
k
∈
[
a
,
b
]
P
(
e
i
=
k
)
=
1
1
+
b
−
a
{\displaystyle \forall k\in [a,b]\quad \mathbb {P} (e_{i}=k)={\frac {1}{1+b-a}}}
.
On a
min
(
E
)
=
b
=
max
(
[
a
,
b
]
)
{\displaystyle \min(E)=b=\max([a,b])}
lorsque tous les éléments de E valent b. Or les
e
i
{\displaystyle e_{i}}
sont indépendantes, donc la probabilité recherchée vaut :
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
b
)
=
P
(
∀
i
∈
[
1
,
N
]
e
i
=
b
)
=
∏
i
∈
[
1
,
N
]
P
(
e
i
=
b
)
=
1
(
1
+
b
−
a
)
N
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=b)=\mathbb {P} \left(\forall i\in [1,N]\quad e_{i}=b\right)=\prod _{i\in [1,N]}\mathbb {P} (e_{i}=b)={\frac {1}{(1+b-a)^{N}}}}
.
P
(
e
i
≥
k
)
=
∑
j
=
k
b
P
(
e
i
=
j
)
{\displaystyle \mathbb {P} (e_{i}\geq k)=\sum _{j=k}^{b}\mathbb {P} (e_{i}=j)}
.
Or d’après la question 1, on sait que
P
(
e
i
=
j
)
=
1
1
+
b
−
a
{\displaystyle \mathbb {P} (e_{i}=j)={\frac {1}{1+b-a}}}
. On en tire immédiatement la relation :
P
(
e
i
≥
k
)
=
∑
j
=
k
b
1
1
+
b
−
a
=
1
+
b
−
k
1
+
b
−
a
{\displaystyle \mathbb {P} (e_{i}\geq k)=\sum _{j=k}^{b}{\frac {1}{1+b-a}}={\frac {1+b-k}{1+b-a}}}
.
En appliquant le même raisonnement que pour la question 2, on a :
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
)
=
P
(
∀
i
∈
[
1
,
N
]
e
i
≥
k
)
=
∏
i
∈
[
1
,
N
]
P
(
e
i
≥
k
)
=
(
1
+
b
−
k
1
+
b
−
a
)
N
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k)=\mathbb {P} (\forall i\in [1,N]\quad e_{i}\geq k)=\prod _{i\in [1,N]}\mathbb {P} (e_{i}\geq k)={\Big (}{\frac {1+b-k}{1+b-a}}{\Big )}^{N}}
.
L'événement
{
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
k
}
{\displaystyle \{\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=k\}}
est égal à
{
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
}
∖
{
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
+
1
}
{\displaystyle \{\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k\}\setminus \{\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k+1\}}
.
De cette réécriture, on déduit que :
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
k
)
=
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
)
−
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
≥
k
+
1
)
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=k)=\mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k)-\mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}\geq k+1)}
.
La question 3 nous permet de conclure :
P
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
N
]
=
k
)
=
(
1
+
b
−
k
)
N
−
(
b
−
k
)
N
(
1
+
b
−
a
)
N
{\displaystyle \mathbb {P} (\min(e_{i})_{i\in [1,N]}=k)={\frac {(1+b-k)^{N}-(b-k)^{N}}{(1+b-a)^{N}}}}
.
Il suffit d'appliquer la formule avec :
N = 10 ;
b = 10 ; a = 1 ;
k = 6.
P
10
(
min
(
e
i
)
i
∈
[
1
,
10
]
=
6
)
=
(
1
+
b
−
k
)
N
−
(
b
−
k
)
N
(
1
+
b
−
a
)
N
=
5
10
−
4
10
10
10
≈
8
,
7
×
10
−
4
{\displaystyle \mathbb {P} _{10}(\min(e_{i})_{i\in [1,10]}=6)={\frac {(1+b-k)^{N}-(b-k)^{N}}{(1+b-a)^{N}}}={\frac {5^{10}-4^{10}}{10^{10}}}\approx 8{,}7\times 10^{-4}}
.